基于改进YOLO v5的复杂环境下桑树枝干识别定位方法

为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测,改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状,解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题,提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型(YOLO v5-mulberry),并结合深度相机构建定位系统。首先,在YOLO v5的骨干网络中加入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制,提高神经网络对桑树枝干的关注度;并增加小目标层使模型可检测4像素×4像素的目标,提高了模型检测小目标的性能;同时使用GIoU损失函数替换原始网络中的IoU损失函数,有效防止了预测框和真实框尺寸较小时无法正确反映预测框及真实框之间位置关系的情况;随后,完成深度图和彩色图的像素对齐,通过坐标系转换获取桑树枝干三维坐标。试验结果表明：YOLO v5-mulberry检测模型的平均精度均值为94.2%,较原模型提高16.9个百分点,置信度也提高12.1%;模型室外检测时应检测目标数53,实际检测目标数为48,检测率为90.57%;桑树嫩叶处枝干三维坐标识别定位系统的定位误差为(9.498 5 mm...     

基于改进YOLO v5s的复杂环境下蔗梢分叉点识别与定位

甘蔗蔗梢分叉点的精确识别与高度定位是实现甘蔗收获机切梢器实时控制的关键技术之一,也是提高甘蔗收获机械化水平和降低甘蔗含杂率的重要途径。针对甘蔗地环境复杂、光照变化大、蔗梢分叉点相互遮挡等问题,首先通过田间调查,并现场测试、分析甘蔗生长点、甘蔗分叉点及相互关系的特征规律,采集图像的甘蔗分叉点的统计分析,并结合现场对甘蔗分叉点高度的测量统计分析,发现其均具有明显的正态统计特征。接着,提出了一种基于改进YOLO v5s的蔗梢分叉点识别方法。该方法采用单目和双目相机在广西大学扶绥农科基地采集甘蔗图像数据,并进行数据预处理和标注,构建了甘蔗蔗梢分叉点数据集。然后,在YOLO v5s中引入BiFPN特征融合结构和CA注意力机制,以增强不同层次特征的交互和表达能力,并使用GSConv卷积和Slim-Neck范式设计,在原始模型主干网络中引入Ghost模块替换原始普通卷积,来降低模型的计算量和参数量,提高模型的运行效率。最后,通过在现场采集的数据集上进行训练和测试,验证了该方法的有效性和优越性。实验结果表明,该方法在甘蔗蔗梢分叉点数据集上平均精确率达到92.3%、召回率89.3%和检测时间19.3 m...     

基于改进YOLO v7的农田复杂环境下害虫识别算法研究

为使巡检机器人能够对体积小且密集、形态多变、数量多且分布不均的害虫进行高效精准识别,提出了一种基于改进YOLO v7的害虫识别方法。该方法将CSP Bottleneck与基于移位窗口Transformer(Swin Transformer)自注意力机制相结合,提高了模型获取密集害虫目标位置信息的能力;在路径聚合部分增加第4检测支路,提高模型对小目标的检测性能;将卷积注意力模块(CBAM)集成到YOLO v7模型中,使模型更加关注害虫区域,抑制背景等一般特征信息,提高被遮挡害虫的识别精确率;使用Focal EIoU Loss损失函数减少正负样本不平衡对检测结果的影响,提高识别精度。采用基于实际农田环境建立的数据集的实验结果表明,改进后算法的精确率、召回率及平均精度均值分别为91.6%、82.9%和88.2%,较原模型提升2.5、1.2、3个百分点。与其它主流模型的对比实验结果表明,本文方法对害虫的实际检测效果更优,对解决农田复杂环境下害虫的精准识别问题具有参考价值。     

基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期识别

为实现作物病害早期识别,本文提出一种基于红外热成像和改进YOLO v5的作物病害早期检测模型,以CSPD-arknet为主干特征提取网络,YOLO v5 stride-2卷积替换为SPD-Conv模块,分别为主干网络中的5个stride-2卷积层和Neck中的2个stride-2卷积层,可以提高其准确性,同时保持相同级别的参数大小,并向下阶段输出3个不同尺度的特征层;为增强建模通道之间的相互依赖性,自适应地重新校准通道特征响应,引入SE机制提升特征提取能力;为减少模型计算量,提高模型速度,引入SPPF。经测试,改进后YOLO v5网络检测性能最佳,mAP为95.7%,相比YOLO v3、YOLO v4、SSD和YOLO v5网络分别提高4.7、8.8、19.0、3.5个百分点。改进后模型相比改进前对不同温度梯度下的作物病害检测也有提高,5个梯度mAP分别为91.0%、91.6%、90.4%、92.6%和94.0%,分别高于改进前3.6、1.5、7.2、0.6、0.9个百分点。改进YOLO v5网络内存占用量为13.755MB,低于改进前基础模型3.687MB。结果表明,改进YOLO v5可以准确快速地实现病害早期检测。     

基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法

芽眼检测是马铃薯种薯智能切块首先要解决的问题,为实现种薯芽眼精准高效检测,提出了一种基于改进YOLO v5s的马铃薯种薯芽眼检测方法。首先通过加入CBAM注意力机制,加强对马铃薯种薯芽眼图像的特征学习和特征提取,同时弱化与芽眼相似的马铃薯种薯表面背景对检测结果的影响。其次引入加权双向特征金字塔BiFPN增加经骨干网络提取的种薯芽眼原始信息,为不同尺度特征图赋予不同权重,使得多尺度特征融合更加合理。最后替换为改进的高效解耦头Decoupled Head区分回归和分类,加快模型收敛速度,进一步提升马铃薯种薯芽眼检测性能。试验结果表明,改进YOLO v5s模型准确率、召回率和平均精度均值分别为93.3%、93.4%和95.2%;相比原始YOLO v5s模型,平均精度均值提高3.2个百分点,准确率、召回率分别提高0.9、1.7个百分点;不同模型对比分析表明,改进YOLO v5s模型与Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v6、YOLOX和YOLO v7等模型相比有着较大优势,平均精度均值分别提高8.4、3.1、9.0、12.9、4.4个百分点。在种薯自动切块芽眼检测试验中,改进Y...     

基于改进YOLO v5s的经产母猪发情检测方法研究

为解决限位栏场景下经产母猪查情难度大、过于依赖公猪试情和人工查情的问题,提出了一种基于改进YOLO v5s算法的经产母猪发情快速检测方法。首先,利用马赛克增强方式(Mosaic data augmentation, MDA)扩充数据集,以丰富数据表征;然后,利用稀疏训练(Sparse training, ST)、迭代通道剪枝(Network pruning, NP)、模型微调(Fine tune, FT)等方式重构模型,实现模型压缩与加速;最后,使用DIOU＿NMS代替GIOU＿NMS,以提高目标框的识别精度,确保模型轻量化后,仍保持较高的检测精度。试验表明,优化后的算法识别平均精确率可达97.8%,单幅图像平均检测时间仅1.7 ms,单帧视频平均检测时间仅6 ms。分析空怀期母猪发情期与非发情期的交互行为特征,发现母猪发情期较非发情期交互时长与频率均显著提高(P<0.001)。以20 s作为发情检测阈值时,发情检测特异性为89.1%、准确率为89.6%、灵敏度为90.0%,该方法能够实现发情母猪快速检测。     

基于改进YOLO v5的自然环境下樱桃果实识别方法

为提高对樱桃果实识别的准确率,提升果园自动采摘机器人的工作效率,使用采集到的樱桃原始图像以及其搭配不同数据增强方式得到的数据图像共1816幅建立数据集,按照8∶2将数据集划分成训练集与测试集。基于深度学习网络,利用YOLO v5模型分别对不同数据增强方式以及组合增强方式扩增后的樱桃数据集进行识别检测,结果表明离线增强与在线增强均对模型精度提升有一定的正向促进作用,其中采用离线数据增强策略能够显著且稳定的增加检测精度,在线数据增强策略能够小幅度提高检测精度,同时使用离线增强以及在线增强能够最大幅度的提升平均检测精度。针对樱桃果实之间相互遮挡以及图像中的小目标樱桃检测难等导致自然环境下樱桃果实检测精度低的问题,本文将YOLO v5的骨干网络进行改动,增添具有注意力机制的Transformer模块,Neck结构由原来的PAFPN改成可以进行双向加权融合的BiFPN,Head结构增加了浅层下采样的P2模块,提出一种基于改进YOLO v5的自然环境下樱桃果实的识别网络。实验结果表明：相比于其他已有模型以及单一结构改进后的YOLO v5模型,本文提出的综合改进模型具有更高的检测精度,使平均精度均值2提高了29个百分点。结果表明该方法有效的增强了识别过程中特征融合的效率和精度,显著地提高了樱桃果实的检测效果。同时,本文将训练好的网络模型部署到安卓(Android)平台上。该系统使用简洁,用户设备环境要求不高,具有一定的实用性,可在大田环境下对樱桃果实进行准确检测,能够很好地满足实时检测樱桃果实的需求,也为自动采摘等实际应用奠定了基础。     

基于YOLO v5的农田杂草识别轻量化方法研究

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR)增强算法对部分图像数据进行预处理,提高边缘细节模糊的图像清晰度,降低图像中的阴影干扰。使用轻量级网络PP-LCNet重置了识别模型中的特征提取网络,减少模型参数量。采用Ghost卷积模块轻量化特征融合网络,进一步降低计算量。为了弥补轻量化造成的模型性能损耗,在特征融合网络末端添加基于标准化的注意力模块(Normalization-based attention module,NAM),增强模型对杂草和玉米幼苗的特征提取能力。此外,通过优化主干网络注意力机制的激活函数来提高模型的非线性拟合能力。在自建数据集上进行实验,实验结果显示,与当前主流目标检测算法YOLO v5s以及成熟的轻量化目标检测算法MobileNet v3-YOLO v5s、ShuffleNet v2-YOLO v5s比较,轻量化后杂草识别模型内存占用量为6.23MB,分别缩小54.5%、12%和18%;平均精度均值(Mean average precision,mAP)为97.8%,分别提高1.3、5.1、4.4个百分点。单幅图像检测时间为118.1ms,达到了轻量化要求。在保持较高模型识别精度的同时大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行农田杂草识别提供技术支持。     

基于改进YOLO v5的夜间温室番茄果实快速识别

为实现日光温室夜间环境下采摘机器人正常工作以及番茄快速识别,提出一种基于改进YOLO v5的夜间番茄果实的识别方法。采集夜间环境下番茄图像2 000幅作为训练样本,通过建立一种基于交并比的CIOU目标位置损失函数,对原损失函数进行改进,根据计算函数anchor生成自适应锚定框,确定最佳锚定框尺寸,构建改进型YOLO v5网络模型。试验结果表明,改进YOLO v5网络模型对夜间环境下番茄绿色果实识别精度、红色果实识别精度、综合平均识别精度分别为96.2%、97.6%和96.8%,对比CNN卷积网络模型及YOLO v5模型,提高了被遮挡特征物与暗光下特征物的识别精度,改善了模型鲁棒性。将改进YOLO v5网络模型通过编译将训练结果写入安卓系统制作快速检测应用软件,验证了模型对夜间环境下番茄果实识别的可靠性与准确性,可为番茄实时检测系统的相关研究提供参考。     

基于改进YOLO v5s的轻量化植物识别模型研究

为方便调查宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布,需对植物识别方法进行研究。针对YOLO v5s模型参数量大,对复杂背景下的植物不易识别等问题,提出一种复杂背景下植物目标识别轻量化模型YOLO v5s-CBD。改进模型YOLO v5s-CBD在特征提取网络中引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet(Bottleneck transformer network),使卷积和自注意力相结合,提高模型的感受野;同时在特征提取网络融入坐标注意力(Coordinate attention, CA),有效捕获通道和位置的关系,提高模型的特征提取能力;引入SIoU函数计算回归损失,解决预测框与真实框不匹配问题;使用深度可分离卷积(Depthwise separable convolution, DSC)减小模型内存占用量。实验结果表明,YOLO v5s-CBD模型在单块Nvidia GTX A5000 GPU单幅图像推理时间仅为8 ms,模型内存占用量为8.9 MB,精确率P为95.1%,召回率R为92.9%,综合评价指标F1值为94.0%,平均精度均值(mAP)为95.7%,在VOC数据集...     

基于改进YOLO v7-tiny的甜椒畸形果识别算法

甜椒在生长发育过程中容易产生畸形果,机器代替人工对甜椒畸形果识别和摘除一方面可提高甜椒品质和产量,另一方面可解决当前人工成本过高、效率低下等问题。为实现机器人对甜椒果实的识别,提出了一种基于改进YOLO v7-tiny目标检测模型,用于区分正常生长和畸形生长的甜椒果实。将无参数注意力机制（Parameter free attention module, SimAM）融合到骨干特征提取网络中,增强模型的特征提取和特征整合能力;用Focal-EIOU（Focal and efficient intersection over union）损失替换原损失函数CIOU（Complete intersection over union）,加快模型收敛并降低损失值;使用SiLU激活函数代替原网络中的Leaky ReLU,增强模型的非线性特征提取能力。试验结果表明,改进后的模型整体识别精确度、召回率、平均精度均值（Mean average precision, mAP）mAP0.5、mAP0.5-0.95分别为99.1%、97.8%、98.9%、94.5%,与改进前相比,分别提升5.4、4.7、2.4、10.7个百分点,模型内存占用量为 10.6MB,单幅图像检测时间为4.2ms。与YOLO v7、Scaled-YOLO v4、YOLOR-CSP等目标检测模型相比,模型在F1值上与YOLO v7相同,相比Scaled-YOLO v4、YOLOR-CSP分别提升0.7、0.2个百分点,在mAP0.5-0.95上分别提升0.6、1.2、0.2个百分点,而内存占用量仅为上述模型的14.2%、10.0%、10.0%。本文所提出的模型实现了小体量而高精度,便于在移动端进行部署,为后续机械化采摘和品质分级提供技术支持。     

基于改进YOLO v5s的奶山羊面部识别方法

为准确高效地实现无接触式奶山羊个体识别,以圈养环境下奶山羊面部图像为研究对象,提出一种基于改进YOLO v5s的奶山羊个体识别方法。首先,从网络上随机采集350幅羊脸图像构成羊脸面部检测数据集,使用迁移学习思想预训练YOLO v5s模型,使其能够检测羊脸位置。其次,构建包含31头奶山羊3 844幅不同生长期的面部图像数据集,基于预训练的YOLO v5s,在特征提取层中引入SimAM注意力模块,增强模型的学习能力,并在特征融合层引入CARAFE上采样模块以更好地恢复面部细节,提升模型对奶山羊个体面部的识别精度。实验结果表明,改进YOLO v5s模型平均精度均值为97.41%,比Faster R-CNN、SSD、YOLO v4模型分别提高6.33、8.22、15.95个百分点,比YOLO v5s模型高2.21个百分点,改进模型检测速度为56.00 f/s,模型内存占用量为14.45 MB。本文方法能够准确识别具有相似面部特征的奶山羊个体,为智慧养殖中的家畜个体识别提供了一种方法支持。     

基于改进型YOLO的复杂环境下番茄果实快速识别方法

为实现温室环境下农业采摘机器人对番茄果实的快速、精确识别,提出了一种改进型多尺度YOLO算法(IMS-YOLO)。对YOLO网络模型进行筛选和改进,设计了一种含有残差模块的darknet-20主干网络,同时融合多尺度检测模块,构建了一种复杂环境下番茄果实快速识别网络模型。该网络模型层数较少,能够提取更多特征信息,且采用多尺度检测结构,同时返回番茄果实的类别和预测框,以此提升番茄果实检测速度和精度。采用自制的番茄数据集对IMS-YOLO模型进行测试,并分别对改进前后网络的检测性能以及主干网络层数对特征提取能力的影响进行了对比试验。试验结果表明,IMS-YOLO模型对番茄图像的检测精度为97.13%,准确率为96.36%,召回率为96.03%,交并比为83.32%,检测时间为7.719 ms;对比YOLO v2和YOLO v3等网络模型,IMS-YOLO模型可以同时满足番茄果实检测的精度和速度要求。最后,通过番茄温室大棚采摘试验验证了本文模型的可行性和准确性。     

基于改进YOLO v4的单环刺螠洞口识别方法

针对养殖池塘内单环刺螠自动采捕和产量预测应用需求,提出一种基于深度学习的单环刺螠洞口识别方法,以适用于自动采捕船的嵌入式设备。该方法通过将YOLO v4的主干网络CSPDarkNet53替换为轻量型网络Mobilenet v2,降低网络参数量,提升检测速度,并在此基础上使用深度可分离卷积块代替原网络中Neck和Detection Head部分的普通卷积块,进一步降低模型参数量;选取带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR)增强算法进行图像增强;利用K-means++算法对数据集进行重新聚类,对获得的新锚点框尺寸进行线性缩放优化,以提高目标检测效果。在嵌入式设备Jetson AGX Xavier上部署训练好的模型,对水下单环刺螠洞口检测的平均精度均值（Mean average precision,mAP）可达92.26%,检测速度为36f/s,模型内存占用量仅为22.2MB。实验结果表明,该方法实现了检测速度和精度的平衡,可满足实际应用场景下模型部署在单环刺螠采捕船嵌入式设备的需求。